Roboflow — современная платформа для разметки изображений и подготовки датасетов

Качественный датасет является основой любой системы компьютерного зрения. Даже самая современная нейронная сеть не сможет обеспечить высокую точность обнаружения объектов, если обучалась на плохо размеченных данных. Именно поэтому процесс подготовки изображений занимает значительную часть времени при разработке моделей искусственного интеллекта. Одним из наиболее популярных инструментов для решения этой задачи сегодня является сервис Roboflow.

Что такое Roboflow

Roboflow представляет собой облачную платформу, предназначенную для создания, разметки, хранения и подготовки датасетов для задач компьютерного зрения. Сервис объединяет в одном интерфейсе практически весь цикл подготовки данных: от загрузки изображений до экспорта готового набора данных в формат, подходящий для обучения нейронной сети.

Платформа широко используется разработчиками моделей YOLO, TensorFlow, PyTorch, Detectron2 и других систем компьютерного зрения. Благодаря простому интерфейсу Roboflow подходит как начинающим специалистам, так и профессиональным командам.

Разметка изображений

Основная задача сервиса — создание качественной разметки объектов. Пользователь загружает изображения и вручную отмечает интересующие объекты. Для этого доступны различные типы аннотаций:

• Bounding Box — ограничивающие прямоугольники;
• Polygon — точное выделение контура объекта;
• Instance Segmentation;
• Semantic Segmentation;
• Keypoints;
• Classification.

При обучении моделей YOLO чаще всего используются ограничивающие прямоугольники, тогда как для более сложных задач применяется полигональная разметка.

Автоматическая разметка

Одной из сильных сторон Roboflow является поддержка автоматической аннотации. Сервис способен использовать уже существующие модели искусственного интеллекта для предварительного обнаружения объектов на изображении. Пользователю остается лишь проверить предложенную разметку и при необходимости скорректировать ее.

Такой подход позволяет значительно ускорить создание больших датасетов и уменьшить объем ручной работы.

Контроль качества

При работе над крупными проектами особенно важно поддерживать единообразие разметки. Roboflow предоставляет инструменты совместной работы, позволяющие разделять роли между операторами, проверяющими и руководителями проекта. Благодаря этому снижается количество ошибок и повышается качество итогового датасета.

Версионирование датасетов

По мере развития проекта датасеты постоянно изменяются: добавляются новые изображения, исправляются ошибки, появляются новые классы объектов. Roboflow автоматически сохраняет версии датасетов, позволяя при необходимости вернуться к любой предыдущей редакции.

Это особенно удобно при сравнении результатов обучения различных моделей.

Подготовка данных

Перед обучением нейронной сети изображения обычно проходят дополнительную обработку. Roboflow позволяет автоматически выполнять множество операций:

• масштабирование;
• изменение размера изображений;
• повороты;
• зеркальное отражение;
• изменение яркости и контрастности;
• добавление шума;
• размытие;
• другие виды аугментации.

Такие преобразования помогают сделать будущую модель более устойчивой к различным условиям съемки.

Экспорт датасетов

После завершения подготовки данных Roboflow позволяет экспортировать датасет в десятки популярных форматов. Среди них:

• YOLO;
• COCO;
• Pascal VOC;
• TensorFlow;
• PyTorch;
• Detectron2 и другие.

Благодаря этому одну и ту же разметку можно использовать для обучения различных моделей без дополнительного преобразования.

Преимущества сервиса

• интуитивно понятный интерфейс;
• быстрая разметка изображений;
• автоматическая аннотация объектов;
• совместная работа команды;
• контроль версий датасетов;
• встроенные средства аугментации;
• экспорт практически во все популярные форматы.

Недостатки

Несмотря на большое количество возможностей, Roboflow имеет и ограничения. Многие профессиональные функции доступны только по подписке, а бесплатный тариф ограничивает объем проектов. Кроме того, сервис является облачным, поэтому использование его для закрытых или конфиденциальных данных не всегда возможно.

Использование при обучении YOLO

Roboflow особенно популярен среди разработчиков моделей семейства YOLO. Типичный процесс выглядит следующим образом: сначала собираются изображения, затем они размечаются в Roboflow, после чего выполняется проверка качества, применяются аугментации и производится экспорт датасета в формат YOLO. Полученный набор данных используется для обучения нейронной сети, а готовые веса затем устанавливаются на вычислительное устройство, работающее непосредственно на борту дрона, робота или другого автономного комплекса.

Заключение

Roboflow стал одним из наиболее популярных инструментов подготовки данных для компьютерного зрения благодаря сочетанию удобства, широкого набора функций и поддержки современных моделей искусственного интеллекта. Для небольших и средних проектов сервис позволяет существенно сократить время создания датасета, а встроенные средства автоматизации делают процесс обучения нейронных сетей значительно проще. Именно поэтому Roboflow сегодня считается одной из основных платформ, с которой начинают знакомство большинство специалистов по компьютерному зрению.